論文の概要: Autonomous Negotiation Using Comparison-Based Gradient Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11186v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 20:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 21:06:50.028166
• Title: Autonomous Negotiation Using Comparison-Based Gradient Estimation
• Title（参考訳）: 比較ベース勾配推定を用いた自律ネゴシエーション
• Authors: Surya Murthy, Mustafa O. Karabag, Ufuk Topcu,
• Abstract要約: 交渉はマルチエージェントシステムにおける対立を解決するのに有用である。 2つの利己的な合理的なエージェントが、有限のカテゴリからアイテムを順次取引する環境で、自律的な交渉について検討する。 提案手法は,事前の受理応答や拒絶応答によって提供物を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.23354615468778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Negotiation is useful for resolving conflicts in multi-agent systems. We explore autonomous negotiation in a setting where two self-interested rational agents sequentially trade items from a finite set of categories. Each agent has a utility function that depends on the amount of items it possesses in each category. The offering agent makes trade offers to improve its utility without knowing the responding agent's utility function, and the responding agent accepts offers that improve its utility. We present a comparison-based algorithm for the offering agent that generates offers through previous acceptance or rejection responses without extensive information sharing. The algorithm estimates the responding agent's gradient by leveraging the rationality assumption and rejected offers to prune the space of potential gradients. After the algorithm makes a finite number of consecutively rejected offers, the responding agent is at a near-optimal state, or the agents' preferences are closely aligned. Additionally, we facilitate negotiations with humans by representing natural language feedback as comparisons that can be integrated into the proposed algorithm. We compare the proposed algorithm against random search baselines in integer and fractional trading scenarios and show that it improves the societal benefit with fewer offers.
• Abstract（参考訳）: 交渉はマルチエージェントシステムにおける対立を解決するのに有用である。 2つの利己的な合理的なエージェントが、有限のカテゴリからアイテムを順次取引する環境で、自律的な交渉について検討する。 各エージェントは、各カテゴリに保持するアイテムの量に依存するユーティリティ機能を持つ。 提供エージェントは、応答エージェントのユーティリティ機能を知ることなく、そのユーティリティを改善するための取引オファーを行い、応答エージェントは、そのユーティリティを改善するオファーを受け入れる。 本稿では,情報共有を伴わずに,事前の受理応答や拒否応答を通じてオファーを生成するオファーエージェントの比較に基づくアルゴリズムを提案する。 アルゴリズムは、有理性仮定を利用して応答エージェントの勾配を推定し、潜在的な勾配の空間を立証する提案を拒絶する。 アルゴリズムが有限個の提案を連続的に拒否した後、応答剤は最適に近い状態にあるか、エージェントの嗜好が密接に一致している。 さらに、提案アルゴリズムに組み込むことができる比較として、自然言語フィードバックを表現することにより、人間との交渉を促進する。 提案したアルゴリズムを整数および分数取引シナリオにおけるランダム検索ベースラインと比較し、より少ないオファーで社会的利益を向上させることを示す。

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